• KI als transformative Technologie
  • *Wie funktioniert KI?
  • *Maschinelles Lernen und Neuronale Netze als Kern der KI
  • *KI-Schlagwörter verstehen und einordnen
  • *Einführung in Maschinelles Lernen
  • *Unterschiede von ML zu generativer KI und klassischer Softwareentwicklung
  • *Logik hinter KI verstehen: unüberwachtes, halbüberwachtes, überwachtes und verstärkendes Lernen
  • *Stand der KI-Forschung
  • KI im Berufsalltag: Innovationspotential & Use Cases aus Verwaltung, Industrie, Dienstleistung
  • Effektives Prompt Engineering mit generativen KI-Tools mit Praxisbezug
  • Praxisübungen mit ChatGPT, Copilot, Gemini etc.
  • Prompt Engineering für Text, Analyse, Entscheidungshilfe
  • Governance, Compliance & Datenschutz bei KI-Tools: Fallbeispiele zu Compliance-Vorgaben, Umgang mit Bias, DSGVO-Konformität in KI-Projekten, EU KI Verordnung (AI-Act)
  • Ethik in der KI-Nutzung: Risiken generativer KI
  • *Einflüsse auf Umwelt und Nachhaltigkeit
  • *Informationsgenauigkeit
  • *Kognitive Entlastung vs. Kompetenzentwicklung